大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一, 已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先, 介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展; 其次, 重点综述了大语言模型研究进展; 最后, 介绍了大语言模型在政务领域的应用情况, 包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取, 并提出政务大语言模型研究需要解决的问题, 即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界。此外, 还提出了政务大语言模型研究的技术路径。大语言模型正处于蓬勃发展的阶段, 随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用, 大语言模型将在政务领域发挥更大作用。

土地市场是房地产市场的重要组成部分，是房地产市场能否实现平稳健康发展的关键，对宏观经济、政府财政和金融稳定具有重要影响。然而，中国土地市场中参与者盲目扩张、不理性购地的现象突出，不利于稳地价、稳房价、稳预期政策目标的实现和土地市场的健康发展。该文利用北京土地市场企业参与竞拍的微观数据，分析赢者诅咒现象是否存在；并通过构建股票市场收益率的决定模型，分析其影响因素。结果表明：赢者诅咒现象存在于北京土地市场，市场会对最终出价溢价率高的竞得者产生负面评价，联合竞拍等方式有助于参与者合理出价。

随着高焓、长时间热环境下飞行器热防护技术需求提升，新型空天飞行器亟待发展更高效的热防护技术。发汗冷却技术具有防热效率高、不改变结构雏形等优点，应用前景广阔。该文探讨了发汗冷却技术应用于飞行器热防护的优势和挑战，从性能评估快速计算、流动传热数值仿真、冷却机理与性能考核实验、效能最优控制算法和应用结构型式优化等方面进行了综述，总结了发汗冷却技术的研究现状和最新进展，分析了当前研究存在的问题，并给出了建议。系统复杂、冷却剂输运不均、工作过程不易稳定控制和建立高精度预测模型难度大是发汗冷却技术用于飞行器热防护时存在的难点。现有研究存在预测模型适用范围有限与准确度较低、实验测量手段单一、控制策略难以实现系统最优和新型结构方法缺乏工程细化方案等不足。微/介观尺度精细化数值计算模型、先进可视化实验测试手段、快速响应精确控制策略、自驱动与自适应结构工程化方案和主被动组合式热防护是后续研究的重点方向。

β系数及其稳定性对投资风险判别和资产配比选择具有重要意义。为分析房地产板块的β系数变化特征及其稳定性, 利用单指数方程测算中国A股2013—2022年房地产板块的月度和年度β系数, 并开展基于Chow检验的相邻公历月和公历年的β系数稳定性判别。研究结果表明：房地产板块的月度β系数在不同年份的变化趋势各异, 年度β系数整体先升后降; 与年度β系数相比, 月度β系数稳定性更强; 房地产板块与建筑板块β系数的整体变动轨迹具有相似性及相关性, 房地产板块β系数总体稳定性则低于建筑板块但高于金融板块。该文建议, 在使用房地产板块的中长期β系数进行投资决策时, 应根据宏观经济等因素适时修正; 进行与房地产相关的组合投资时, 需重点关注建筑业和金融业与房地产业的关联波动。

在高度不确定的环境中, 供应链系统易受到突发事件的影响, 引发连锁反应, 如何刻画其风险传播特征并提升系统韧性成为关键问题。该文提出了耦合风险与信息传播的双层网络模型：风险传播层模拟企业间的风险传播情况, 信息传播层刻画风险预警信息的传播机制。通过微观Markov链(MMC)方法分析风险传播过程, 并推导风险传播阈值, 揭示了网络拓扑结构及企业个体的风险应对能力对系统稳定性的影响。构建了多维度韧性评估体系, 分析不同网络结构与信息传播速率对供应链适应性和恢复能力的作用机理。研究结果表明：调整供应链网络结构有助于提高供应链抗风险能力; 增强企业对风险的认知与应对策略可有效提升供应链的韧性, 抑制风险传播; 蓄意攻击节点度大的枢纽节点对网络系统造成的破坏最大。该研究为供应链管理提供了理论支持, 可为提高供应链的抗风险能力和优化管理策略提供决策依据。

全球气候变化和人类活动影响下，洪水事件发生的频率和强度呈显著增加趋势。该文基于紧急灾难数据库(EM-DAT)利用数理统计法分析了1965—2023年全球洪水事件的时空演变规律; 从危害性、暴露度、脆弱性3个角度遴选了地理高程、降水量、人口密度及城市化率等作为洪水风险分析的主要因素，探究了洪水风险因素的时空变化并利用熵权法计算了世界六大洲的洪水风险值。主要结论如下：1) 从1965年到2023年，全球洪水事件呈现波动上升趋势，随着防灾减灾能力的提升，影响人数和死亡人数自20世纪90年代以来呈现下降趋势; 其中，亚洲、非洲和南美洲地区洪水发生频繁。海地单位国土面积洪水发生次数最高，为23次/10⁴km²。孟加拉国单位国土面积洪水影响人数和死亡人数最高，59年累计值分别达到2 710万人/10⁴km²和3 313人/10⁴km²。2) 世界六大洲的洪水危害性、暴露度和脆弱性具有显著差异性，其中人口密度和降水对洪水风险影响程度最大，权重分别为0.33和0.30; 亚洲洪水风险最高，并在1965—2023年呈显著增加趋势。未来研究可基于人口流动性进一步探讨暴露度变化，并结合洪水应对能力等影响脆弱性的因素分析，以更全面地揭示洪水风险的动态特征。

长圆孔应用于工业生产可以提高装配容错, 增加装配调整量, 但其难以解析描述的特点显著增加了工业应用中视觉检测定位算法的难度, 限制了长圆孔在自动化装配结构中的应用。该文探索出一种具有鲁棒性的高精度长圆孔视觉分割定位算法, 首先分析了长圆孔几何特征, 将其描述为一种具有对称性、缺少简单解析表达的封闭图形; 进而提出了一种基于语义分割网络和长圆孔区域退化的视觉分割定位算法, 该算法结合深度学习和传统图像处理算法, 首先构建YOLO和全卷积神经网络串联架构依次实现目标检测、感兴趣区域提取和语义分割, 然后利用中轴变换骨架提取方法完成长圆形区域退化定位, 有效避免了语义分割输出区域形状误差对定位精度的影响, 最终得到了亚像素精度的精准检测结果。在某机器人自动装配系统中开展实验验证, 得出所提算法具备精度高、鲁棒性好的特点, 因此具有较广阔的工业应用前景。

基于incoPat专利数据库对2003—2022年利用脱硫石膏改良剂治理盐碱地技术领域的520件专利进行计量学统计。结果表明：利用脱硫石膏改良剂治理盐碱地的专利年申请量呈先上升后下降的趋势, 高峰时(2016年)年申请量为115件。高校和科研院所的专利授权数量高于企业, 但高校与企业联合授权的专利数量占总数的15.6%。共有37件专利获得转化且其中有7件发生质押, 占授权总数的33.3%, 均为高校转让给企业、企业质押融资。70%以上专利的配方都由3种或以上的物料组成, 主要成分包括有机物料、无机矿物、微生物菌剂和养分补充剂等。与不施用或施用其他类型改良剂的土壤相比, 施用脱硫石膏改良剂的功效主要是降低土壤pH值、碱化度及减少对作物生长有害的盐分离子, 提高土壤Ca²⁺、SO₄^2-、全量和速效氮磷含量, 从而改良了盐碱地。整体而言, 脱硫石膏改良剂研发日趋成熟, 部分创新成果已经转化为现实生产力, 相关专利的价值也日益凸显。

随着充放电倍率的提升和应用场景的严苛, 动力锂离子电池主动热管理系统亟待突破高效长时散热方面的技术瓶颈。该文综述了近年来动力锂离子电池主动热管理策略的研究进展, 总结了强制风冷、自然风冷、浸没式液冷和微通道液冷4种单相热管理方法的研究现状。风冷在低充放电倍率、轻量化工程背景下仍发挥重要作用; 随放电倍率需求提升, 微通道液冷和浸没式液冷效果显著提升, 更利于控制电池温度与温均性。回顾了浸没式沸腾冷却、喷雾综合冷却等基于气/液两相流的先进冷却技术, 这些技术在电池高倍率充放电需求增加的背景下, 提供了高效、灵活且适应性强的热管理解决方案。未来的研究与发展将聚焦于提升热传递效率、系统集成度和智能控制能力, 并致力于克服可靠性、成本、极端工况适应性和能耗优化等挑战。在文献综述基础上, 从多种应用场景展望了动力锂离子电池主动热管理技术的发展趋势, 认为新一代技术的开发应充分考虑充放电倍率、应用场景严苛性等工程实际需求。

赋予机器理解人类情感的能力是人工智能领域最具挑战性的前沿课题之一。随着心理学、神经科学与人工智能技术的深度融合, 基于脑神经活动解码情绪状态的情感脑机接口正在成为新兴研究热点。该文聚焦心理学与神经科学前沿发展对情感脑机接口的启发, 系统梳理该领域的关键进展与未来方向。在理论层面, 探讨情绪心理学新进展如何重构情感计算范式, 为神经解码提供更符合真实场景的计算框架; 在技术层面, 分析神经科学如何启发计算模型架构, 应对实际挑战; 在应用层面, 论述学科交叉如何促使情感脑机接口将研究话题从情绪状态识别拓展至个体差异量化测评等新兴方向。最后, 展望情感脑机接口技术在用户体验、人机交互、心理健康等领域的应用潜力, 并讨论其面临的伦理与技术挑战。

研究上市房企购地行为与其资本市场表现的关系，有助于上市房企进行市值管理以及资本市场投资者评价、选择上市企业。该文以中国A股上市房企为研究对象，通过回归分析研究房企在2009—2021年间购地数和进入城市数等购地行为对企业投资价值和风险的影响。研究结果表明：整个研究期间，上市房企投资价值与进入城市数之间存在倒U形关系，一定范围内企业投资价值随着进入城市数的增多而提高；在2017年以来的市场下行期，进入城市数对房企投资价值的提高效果降低，同时对房企风险的提高效果增大，表明资本市场对房企区域扩张型购地的反应发生了变化；购地数对房企资本市场表现的影响不及进入城市数显著；非国有、小型或上市时长较短房企的资本市场表现受其购地行为的影响更显著。建议房企关注资本市场的反馈并及时调整购地策略；资本市场投资者关注区域深耕型房企；政府要重视市场结构变化，从关注房企投资需求向关注最终空间使用需求的方向转变。

为保障固定翼无人机编队在未知障碍环境下的安全飞行，该文针对固定翼无人机编队飞行控制方法展开研究。在深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）的基础上，引入贪婪选择构建了Greedy-DDPG算法，训练长机模型实现避障控制；并结合人工势场的方法和领从一致性设计了僚机群避障避碰控制策略，确保僚机能够规避障碍，跟随长机执行飞行任务。数值仿真实验结果显示，Greedy-DDPG算法的训练时长比DDPG算法的缩短了5.9%，避障的泛化能力得到提升；Monte Carlo仿真实验验证结果显示，该方法具有良好的鲁棒性。采用该方法可实现无人机编队协同飞行，对于保障无人机编队在未知环境中的飞行安全具有重要意义。

为实现电气火灾风险提前动态感知, 该文以渐变态电气火灾为例, 研究了基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)模型的电气线路超温故障火灾风险预警方法, 采用真实电气火灾案例数据对模型进行训练, 通过挖掘电气线路温度变化的周期特性和瞬时温升故障特征对线路温度进行预测。采用温度二阶残差正态分布模型对温度预测结果进行概率分布范围修正。基于温度预测的累积概率分布提出预警分位, 通过比较实际温度与预警分位的关系发现电气线路火灾风险定量表征的依据, 实现电气线路火灾风险提前动态感知, 最后提出采用“前端探测+算法牵引”的模式解决当前电气火灾防控技术难题。

城市人为热在冬季的气候效应比夏季更为显著, 该文通过气象研究与预报(WRF)模型内置人为热揭示了人为热对城市冬季水热环境的影响机制, 进一步利用大尺度城市能(LUCY)模型计算得到了北京地区高时空分辨率的人为热数据, 将其耦合到WRF模型中, 研究了北京地区人为热对降雪的影响, 并与已有关于人为热对夏季降雨影响的研究结论进行对比分析, 指出了人为热对夏季及冬季降水影响的不同之处。结果表明, 人为热增加对冬季气温的影响幅度无明显阈值, 但在空间的影响高度上存在阈值。人为热对夏季和冬季降水的影响机制不同, 对夏季降水的影响范围和量级较大, 影响机制较为复杂, 而对冬季降水的影响主要集中在城市内部, 主要影响降水相态。

尽管大语言模型在新闻、艺术等领域的文本摘要任务上取得了良好的效果, 但由于大语言模型缺乏对司法领域知识的学习, 同时难以理解裁判文书的结构特征和逻辑关系, 导致生成的裁判文书摘要质量不佳。该文提出结合提示学习和Qwen大语言模型的裁判文书摘要方法, 将裁判文书数据作为SFT (supervised fine-tuning)技术对大语言模型微调的输入, 增强其法律领域适用性; 同时设计融入结构信息与角色指令的提示模板, 以优化摘要生成, 使其更精准地反映文书结构特征与逻辑关系。实验结果表明, 该方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1值上比基线模型分别提升了21.44%、28.50%和28.97%, 说明大语言模型经裁判文书数据微调并引入结构信息后, 在裁判文书摘要任务中展现了卓越的性能与巨大的应用潜力。

未经阻燃处理的纯丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)材料遇到明火容易燃烧，会对航空运行造成危险。该研究通过热重分析仪和锥形量热仪系统评估了ABS在不同升温速率和热辐射强度条件下的热稳定性和燃烧特性，并分析其变化规律。研究结果表明：ABS的热解过程可分为4个阶段；升温速率的增加显著缩短了热解时间并提升了最大热分解速率。热辐射强度的提高导致二氧化碳和一氧化碳的生成速率加快，最大生成量分别增加了49%和74%；热释放速率加快，峰值上升了53%；燃烧时间和点燃时间分别减少了32%和78%；发生质量损失的时间提前，质量损失速率增加了53.8%。根据点燃时间模型，计算得出2 mm厚ABS材料的临界热辐射强度为16.255 kW/m²。通过对火灾性能指标的计算发现，随着热辐射强度的增加，火灾的发展变得更加迅速，ABS的火灾危险性与热辐射强度正相关。该研究为航空器安全运行提供了关于ABS材料火灾风险的重要数据和实际应用参考。

在光刻机的对准、曝光和量测等过程中, 存在量程范围小, 测量精度要求极高的套刻标记。这些套刻标记在实现特定功能的同时, 会受到多种误差的影响, 比如标记线宽与设计差异、标记线条边缘粗糙度、标记边缘效应等。该文旨在解决光刻套刻量测领域中的问题, 特别是针对业界常用的微型衍射套刻(micro diffraction-based overlay, μDBO)标记, 通过对穿线套刻情形进行量测过程的仿真研究, 提出了一种借助光刻成像仿真软件进行标记量测结果仿真的方法。该文运用自制代码的DrM软件和商业仿真软件HyperLith作为工具, 两者的仿真结果均定性还原了实验中探测到的特殊亮暗线现象, 验证了该方法用于量测仿真的可行性。此外, 该文还对匹配实验仪器的穿线套刻μDBO标记设计、照明波长、照明配置和待测信号区域等参数进行仿真优化, 输出了基于目前实验配置的优化标记与方案。

土壤盐渍化研究纷繁复杂，传统的文献综述方法因主观性强较难全面准确把握学科动态。该文引入文献计量学，提出了一种学科方向研究动态的定量综述方法；基于WoS (Web of Science)和中国知网(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)数据库近30 a土壤盐渍化及盐碱地治理与利用的相关文献，定量综述了该学科领域研究动态和发展趋势。结果表明，国内外土壤盐渍化研究呈上升趋势，但总体上处于研究的初始阶段，仍有很大发展空间；中国、美国、印度、澳大利亚等国在土壤盐渍化及盐碱地改良与利用研究上贡献突出，中国学者发表论文数量最多，是土壤盐渍化研究的主力；核心作者间合作密切，但跨背景、跨机构、跨国家的合作仍然较少；研究热点已从上世纪90年代的灌溉排水与盐碱地改良，转移到当前的土壤植物盐分互作机制及耐盐植物培育、土壤水盐调控机制与优化控制技术、盐渍土改良剂研发技术及其规模化应用、盐碱地遥感监测与盐渍化影响评价等方向，代表着土壤盐渍化及盐碱地治理与利用研究从排水改良为主向综合利用延伸的发展趋势。

最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性, 其预测结果可能是不可靠的, 图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关, 这些在自监督设置下图对比学习的鲁棒性测度中是应当尽量避免的。该文提出了基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证算法, 来验证节点特征扰动下的图卷积网络的鲁棒性。考虑到图对比学习模型中正负例对的特性, 将图对比学习鲁棒性验证问题定义为对抗样本与目标节点及其负例之间相似度比较的问题, 并将该问题形式化建模为一个动态规划问题, 从而解决了对攻击算法、数据标签以及下游任务的依赖问题。为了求解该动态规划问题, 针对图数据通常采用的二元特征, 设计了相应的扰动空间; 考虑到图对比学习中负例样本空间过大的挑战, 设计了负例样本采样策略来提升求解问题的效率; 由于二元离散特征和非线性激活函数使得动态规划问题难于求解, 对它们分别采用放松到连续数据域和非线性激活放松的方式, 并采用寻找对偶问题的方式进一步提高求解效率。通过充分的实验说明了所提出的图对比学习鲁棒性验证算法的有效性; 同时验证了针对特定攻击算法设计的图对比学习模型的鲁棒性不具有可泛化性, 面对其他的攻击算法可能表现得更加脆弱; 还通过参数实验说明了设计的负例样本采样策略是合理的。

在国际国内形势百年变局加速演进, 经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力的背景下, 加快推进数字技术成果转化、以数字技术促进创新主体和各类创新要素有效协同、形成合力, 对于中国经济高质量发展至关重要。在城市更新活动中, 该文以国土调查、地籍调查、不动产登记等法定数据, 以及人口、经济社会、历史文化、自然地理和生态、景观资源等方面调查数据为基础, 构建了城市更新大数据体系, 以数字技术与城市更新应用深度融合为主线, 研发了数字合作的城市更新大数据平台, 实现城市更新中不动产权益、工程建造、城市管理、运营维护等全流程数据的互联互通, 维护了城市更新所涉资源、资产、资本的权益。该文旨在以数字技术创新为驱动、以信息网络为基础, 实现数字的产业化、传统产业的数字化快速转化, 探索“土地经济”向“数字经济”的转型, 不断做强做优做大中国数字经济。

海洋环境污染已成为全球环境问题。大量证据表明, 海洋生物个体、种群与群落会对污染胁迫产生从分子到整个生态系统的复杂响应, 其最终要么适应污染或与污染共存, 要么退化或死亡, 生物和污染之间存在动态的相互作用过程与多变的演化结局。研究表明, 生物适应不断变化的污染环境可以通过3种机制：短期暴露下的行为改变、长期暴露下的表型可塑性调整及遗传进化。但迄今为止, 有关海洋生物受海洋污染物影响后的行为、适应和进化机制仍未获得系统的整理, 已有的理论是否适用以及是否存在新现象或理论的空白有待明确。该文在文献调研的基础上, 基于污染进化生态学观点, 针对污染胁迫下海洋生物的短期响应和长期适应, 提出“海洋污染进化生态学”。从行为、适应到进化的角度初步探讨海洋污染进化生态学的内涵和研究内容, 尝试归纳和探索海洋污染与海洋生物之间的作用和联系, 以期为海洋环境保护和海洋学科发展提供新的见解和理论基础。

随着医学技术进步, 对医用材料在生物相容性和功能性方面的要求也日益提高。作为一种新型表面修饰技术, 润滑水凝胶涂层近年来受到广泛关注。该文旨在从水凝胶润滑原理、水凝胶润滑改性方式和水凝胶涂层的修饰方法3方面综述润滑水凝胶涂层的相关研究。首先, 从关节软骨的润滑机理出发, 引出水凝胶润滑原理相关研究; 其次, 基于已有润滑理论, 介绍了几类典型的水凝胶润滑改性方式, 并详细阐述了现有几种水凝胶涂层的修饰方法, 为设计水凝胶涂层提供参考; 最后, 对润滑水凝胶涂层的研究进行总结与展望。

该文以开源软件OpenProp为基础, 集成螺旋桨无空化噪声理论公式、空化噪声估算经验公式和新Burrill图谱, 构建了船用桨水动力、空化和低噪声集成设计软件OpenProp+。OpenProp+的核心功能包括：完成桨叶几何设计并可信预报敞水性能曲线; 判断桨叶有无空化产生, 量化并确定空化范围, 输出无空化工况的声压谱源级与中纵剖面声指向性图, 估算空化噪声谱源级。当设计桨叶时, 先确定相对最优的叶片数、直径和转速等总体参数, 再优选叶型参数, 设计考虑具体包括确定弦长分布规律、应用大侧斜设计要素、适当增加0.70R~0.95R(R为桨叶半径)叶截面最大厚度。桨叶最佳侧斜角临界值位于侧斜度50.0%~70.0%, 设计初值可取60.0%。OpenProp+一体化设计效果由低噪声5叶桨设计给予检验, 反馈良好, 可直接服务于船用桨工程设计。

欧盟碳边境调节机制已成为欧盟的正式法律, 开展其对全球经济、贸易和产业格局的深度影响评估确有必要。该文采用全球多区域递归动态可计算一般均衡模型, 对欧盟碳边境调节机制进行了情景模拟和分析, 评估了其对主要经济体国内生产总值(gross domestic product, GDP)、出口和产业的影响, 讨论了该机制下国际产业格局的发展趋势。结果表明：由于俄罗斯对欧盟出口钢铁等产品较多, 因此其GDP将受到较大负面冲击, 预计2025年和2030年俄罗斯GDP变化率分别达－0.12%和－0.32%, 而欧盟通过本土替代生产将增加自身GDP; 俄罗斯的出口总额下降最多, 预计2025年和2030年出口总额变化率分别达－0.86%和－2.48%, 而欧盟具体行业中, 与碳边境调节机制相关行业的出口均会明显受益; 俄罗斯、土耳其和中国等经济体的钢铁、非金属、有色金属和化工行业产出均将出现不同程度下降, 中国有色金属行业的国际市场份额反而呈上升趋势, 反映了竞争力优势。全球重点行业产出呈现从高碳产品出口依赖度高的发展中经济体向发达经济体或国际竞争力较强的发展中经济体转移的趋势。建议加强多边合作, 优化产业与贸易结构, 加快全国碳排放权交易市场建设, 积极参与应对气候变化和贸易等领域国际标准和规则制定。

未来战争的形态正随着人工智能技术的迅猛发展而加速演变, 针对当前目标威胁评估研究中存在的作战场景单域化、研究对象单一化、研究分析过于侧重蓝方态势等问题, 该文围绕陆战场低空多域的作战场景, 提出一种基于犹豫模糊集的集群目标威胁动态评估方法。首先研究了陆战场低空多域作战规律、有人或无人空地混合集群装备的作战特点, 以此建立了集群目标威胁的评估指标体系; 然后根据红方态势变化对指挥员心理压力的影响规律, 提出了基于Weber-Fechner感知定律的动态权重策略; 最后结合犹豫模糊环境下的变权方法, 构建了陆战场低空多域场景下的集群目标威胁动态评估模型。案例分析结果表明, 该模型的权值确定更加合理, 能充分体现指挥员面对战场态势刺激时心理压力的动态变化, 提供更加及时准确的威胁评估结果。

法律文书命名实体识别是智慧司法的关键任务。现有的序列标注模型仅关注字符信息，导致在法律文书命名实体识别任务中无法获得语义和词语的上下文信息，且无法对实体的边界进行限制。因此，该文提出了一个融合外部信息并对边界限制的司法命名实体识别模型(semantic and boundary enhance named entity recognition，SBENER)。该模型收集了40万条盗窃罪法律文书，首先，预训练模型，将获得的司法盗窃罪词向量作为输入模型的外部信息；其次，设计Adapter，将司法盗窃罪的信息融入字符序列以增强语义特征；最后，使用边界指针网络对实体边界进行限制，解决了序列标注模型丢失词语信息及缺少边界限制的问题。该模型在CAILIE 1.0数据集和LegalCorpus数据集上进行实验，结果表明，SBENER模型在2个数据集上的F₁值(F₁-score)分别达88.70%和87.67%，比其他基线模型取得了更好的效果。SBENER模型能够提升司法领域命名实体识别的效果。

针对工程安全管理中普遍存在的知识缺口问题，提出一套基于本体技术实现领域知识建模和更新的方法。以公路工程领域为范例，从行业标准规范的文本数据中自动提取安全知识，构建领域知识图谱；通过知识模型与建筑信息模型（BIM）的结合，开发安全管理应用场景，展示本体引导的知识图谱对工程安全管理的辅助作用。领域本体在知识图谱中作为本体层结构，表示为一个包含7个层级、390个有效节点的多维度层状结构；基于本体层的引导开发知识提取算法，从海量文本中提取网状知识结构，形成知识图谱的数据层。知识模型的更新采用由数据层到本体层的知识流动方式；提出基于类属关系、构成关系和实体核心词聚类的3类方法，实现本体层的更新。将知识模型关联实际项目的BIM，从安全管理的应用层面出发，验证了本体的引入在知识的组织和扩展中起到良好效果，展现了知识模型与BIM的结合呈现出的智能化应用前景。该研究为领域知识图谱的构建、更新、应用全过程提供了一个完整的范例，对于本体更新过程实现了方法创新，拓展了知识图谱的应用领域和技术思路，有助于提升工程安全管理的信息化水平。

随着中国桥梁大规模进入运维阶段，传统的桥梁检测方法通常依赖人工巡检和目视检查，无人机的桥梁表观图像数据采集能力较强，因此被逐步应用于桥梁表观病害检测。针对交通管控下无人机拍摄桥梁图像尺寸较大和小目标裂缝较多，目前检测算法提取小目标裂缝特征信息困难且存在识别漏检、误检等问题，该文提出了一种基于改进YOLOv8的桥梁小目标裂缝检测算法。首先，用高效视觉变换器(efficient vision transformer，EfficientViT)替换YOLOv8的主干网络，以减少大量冗余参数，增强图像的局部特征提取能力；其次，引入大型选择性核网络(large selective kernel network，LSKNet)，融合C2f模块注意力机制，选择性调整卷积核尺寸，降低运行参数，减少计算复杂度；最后，增加双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network，BiFPN)，融合P2小目标检测头，增加不同尺度特征图之间的信息耦合和小目标裂缝检测框，实现小目标裂缝精准识别与提取。依托无人机采集的某桥梁裂缝数据集进行小目标裂缝检测验证，与YOLOv8模型相比，该算法模型的图像识别准确率提高了3.7%，召回率提高了3.5%，F1分数提高了3.5%，平均精度均值50(mAP50)提高了3.9%，平均精度均值50到95(mAP50-95)提高了7.4%。该文所提的基于改进YOLOv8的桥梁小目标裂缝检测算法提高了桥梁结构小目标裂缝的识别准确率，为广泛应用于桥梁结构的表观健康监测提供了可行的解决方案。

为研究高速公路车辆汇合决策行为, 采用一种非参数回归模型——多元自适应回归样条(multiple adaptive regression splines, MARS)模型建立了汇合决策行为模型。同时, 采用美国下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)项目中搜集的车辆轨迹数据US-101数据集, 提取了速度差、纵向间距、横向位置和车线碰撞时间等参数作为影响变量, 进行训练和预测, 并与分类回归树、梯度提升决策树、随机森林、逻辑回归等模型进行对比。研究结果表明：汇合车辆与主线车道前车之间的速度差对汇合决策行为影响最大; MARS模型和梯度提升决策树模型对汇合决策行为的预测错误率分别低至0.141和0.138, 准确性略高于分类回归树、随机森林和逻辑回归模型, 但MARS模型的复杂度远低于梯度提升决策树模型, 且能够生成显性表达式, 反映影响变量之间的交互作用, 利于工程应用。MARS模型能够准确预测汇合决策行为, 可用于车辆辅助驾驶及自动驾驶系统。